Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. 💛

Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!

Tá a fim de uma carreira que rende mais? Confira essa oportunidade e #VemProPags!


Responsabilidades e atribuições:

  • Liderar e evoluir soluções avançadas de Analytics e Machine Learning aplicadas a risco (crédito, fraude, PLD e cobrança), conectando dados e modelos à estratégia do negócio.
  • Pesquisar e propor novas abordagens e metodologias analíticas.
  • Atuar como referência técnica em modelagem preditiva e engenharia de dados.
  • Liderar tecnicamente projetos estratégicos de modelagem e Advanced Analytics.
  • Desenvolver variáveis e modelos preditivos avançados para crédito, fraude e cobrança.
  • Construir frameworks e boas práticas para desenvolvimento e monitoramento de variáveis e modelos.
  • Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas, atuando próximo a stakeholders.
  • Contribuir em estudos de negócio, testes de hipóteses e iniciativas de IA e Machine Learning.


Requisitos e qualificações:

  • Superior completo em Estatística, Matemática, Ciências da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
  • Experiência avançada com Python, SQL e Spark, incluindo arquitetura de código, paralelização, otimização de performance e automações.
  • Experiência com arquitetura e esteira de Machine Learning em larga escala (MLOps, Engenharia de Dados aplicada a ML e Feature Store).
  • Experiência avançada com criação de book de target e book de covariáveis no universo de riscos (Feature Engineering e Feature Store).
  • Experiência avançada com Machine Learning aplicado a risco de crédito, fraude, PLD e cobrança.
  • Experiência com técnicas avançadas de Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial.
  • Experiência com estratégias de mitigação de risco e previsão de comportamento de clientes a longo prazo.
  • Conhecimento em GitHub.


Informações adicionais:

Diferenciais:

  • Experiência com riscos ou áreas correlatas.

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